摘要
本发明公开了小波包的超短脉冲强激光场高次谐波电压检测方法及系统;本发明涉及超短脉冲激光检测分析技术领域;以D‑S证据理论算法为基础,以信息熵Hi的计算作为置信度的评估指标,将不同信号的频率分布和能量分布下的分解结果视为不同的证据并分配基本概率(BPA);本发明能够根据实际信号的频率分布和能量分布,选择最优的小波包基展开式,从而提高了小波包分解与重构的准确性;DD‑DC神经元网络模型将神经元建模为小波包基的反馈控制器,能够直接将观测结果映射成小波系数,从而无需显式地表示受控动态系统。非线性补偿策略可更准确地描述信号的非线性特性。这一策略能够捕捉到信号在时间和频率域上的特征,对预测输出进行调整。
技术关键词
神经元网络模型
超短脉冲强激光
反馈控制器
电压检测方法
展开式
神经元建模
滤波器系数
非线性
激光器系统
证据理论算法
监督学习策略
信息熵
信号
计算误差
检测分析技术
超短脉冲激光
频率
重构
序列
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